Epic 修复的败血症模型、Verily 与美国食品和药物管理局的密切联系以及用于活检的人工智能

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审查中的史诗脓毒症模型

威斯康星州巨大的健康记录 它正在通过遵循凯西模型来改进其用于预测败血症的开创性模型 调查 根据 STAT 获得的文件,检测到高误报率和未能可靠预测败血症。 在重大的政策转变中, 史诗 现在,它建议医院客户在发布之前根据自己的数据训练模型,并修改了“脓毒症发作”的定义,以符合更普遍接受的标准。

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模型的改变可以使它对寻求避免败血症的临床医生更有用, 帕特里克·莱昂斯W 的风险预测模型专家阿辛顿大学医学院, 凯西说。 “这可能会提高许多不同地方的准确性,即使是那些情况完全不同的地方。” 阅读全文.

Verily-FDA 关系内部

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字母表 Life Sciences 凭借其令人印象深刻的 10 亿美元融资,在证据生成方面下了大赌注,为进行临床试验的药物和数字健康客户构建工具。 还有他之前的著名名单 食品和药物管理局 官员可能是确保其成功的关键——尤其是在监管机构努力解决如何处理在传统临床试验之外收集的数据时, 凯蒂在一份新的分析中写道。

FDA专员两次 罗伯特克里夫 他此前曾领导 Verily 和谷歌的健康政策和战略,并表示与该行业的合作是“关键优先事项”。 艾米·阿伯内西 加入 真的 2021年7月出任FDA第一副局长兼代理首席信息官; 从此引入了保单经理 乔·富兰克林 高级技术顾问 劳拉流氓 除其他外,来自该机构。

“FDA 肯定在努力扩大对现实世界数据和证据的理解” 雷切尔亨德里克斯频闪真实世界证据研究主任 杜克马戈利斯卫生政策中心. “每个人都在努力应对确定现实世界数据是否适合组织使用的机遇和挑战。” 这是完整的故事。

人工智能避免不必要的活检

在她的第一个 STAT 故事中,实习生 Jayne Williamson-Lee 研究了一种人工智能工具,该工具可以分析 MRI 扫描的乳腺癌风险,以减少不必要的活检。 通常,“放射科医生没有足够的把握做出明智的决定。” [about biopsies]. 所以他们一方面弄错了,让我们对很多人进行活检,”他说 扬·维托夫斯基,他与人合着了一篇关于该工具的论文 转化医学科学.

一般来说,避免不必要的活检会对患者产生重大影响,“减少患者焦虑,让患者接受不必要的检查和 [procedures]并减少相关的医疗保健费用 马尼莎·巴尔, 乳腺影像放射科医师 马萨诸塞州总医院. 在这里阅读更多。

本周点击:遵守信息共享

根据联邦法规,“电子健康信息”的更全面定义将于周四生效,这意味着卫生系统和 IT 开发人员将负责为患者提供更多数据以供访问和共享,联邦政府的卫生信息技术办公室 本周提醒我们.

自 2019 年底以来数字健康交易的最低点

支持者推迟投资直到市场稳定, 摇滚健康 在他的季度数字健康分析中找到它。 2022 年第三季度,125 笔交易仅筹集了约 22 亿美元,仅比 2019 年底筹集的 21 亿美元略有增加。总体而言, 分析师发现交易规模较小 与前几章相比,更强调早期资助。

行业新闻

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